|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
校長網線分控廣播
產品詳細介紹
系統特點：
1、 分控廣播管理：系統可以將控制中心分控管理，老師播放自己的節目內容可以不需要到中心機房，利用校園局域網電腦+分控主機及可做到任意點進行播放管理，大大方便了老師的備課流程。
2、 緊急預案：獨有的緊急分組分區廣播、強制廣播功能，在脫離計算機系統狀態下照樣實現廣播，擁有了計算機癱瘓的緊急預案。
南京力友科技有限公司
2021-08-23
一種基于歸一化色度直方圖的水果按表面顏色分級方法
本發明公開了一種基于歸一化色度直方圖的水果按表面顏色分級方法。選取兩個具有不同表面顏色的水果作為樣本，獲取原始數字圖像去除背景得到水果樣本圖像；轉化為HIS色彩空間格式圖像，計算得到歸一化色度直方圖向量；繪制樣本水果的歸一化色度直方圖；設定水果分級的閾值：將被測水果采集圖像并處理計算得到歸一化色度直方圖向量，然后計算比較進行分級。本發明采用水果圖像的歸一化色度直方圖進行分級閾值，比較歸一化色度直方圖向量的元素兩段不同元素的累加來進行水果按表面顏色，計算處理速度快。
浙江大學
2021-04-11
一種基于歸一化色度直方圖的水果按表面顏色分級方法
本發明公開了一種基于歸一化色度直方圖的水果按表面顏色分級方法。選取兩個具有不同表面顏色的水果作為樣本，獲取原始數字圖像去除背景得到水果樣本圖像；轉化為HIS色彩空間格式圖像，計算得到歸一化色度直方圖向量；繪制樣本水果的歸一化色度直方圖；設定水果分級的閾值：將被測水果采集圖像并處理計算得到歸一化色度直方圖向量，然后計算比較進行分級。本發明采用水果圖像的歸一化色度直方圖進行分級閾值，比較歸一化色度直方圖向量的元素兩段不同元素的累加來進行水果按表面顏色，計算處理速度快。
浙江大學
2021-04-13
耐熨燙升華色牢度測試儀
產品詳細介紹
耐熨燙升華色牢度測試儀符合：ISO105,BS1006,AATCC92,114,117,133.
加熱塊：4英寸×1.13英寸。
最高溫度：180度
上下加熱塊可分開加熱。分開讀取溫度。
計時器控制，可自由設定時間並自動停止工作及報警。
工作時間可自動啟動。
耐熨燙升華色牢度測試儀還有另外的加熱板尺寸：5英寸×5英寸，8.25英寸×8.25英寸。
耐熨燙升華色牢度測試儀可用於測試織物的熨燙色牢度及幹熱條件的尺寸穩定性，還可測試昇華色牢度。兩個加熱板的溫度和間跟可調。
耐熨燙升華色牢度測試儀採用電子式控制加熱及精密的上加熱板重量。
東莞美和檢測儀器有限公司
2021-08-23
YB-213雙色圓珠筆
山東一枝筆文化科技有限公司
2021-09-09
阿童木ATOMOS 校色儀串口線
產品詳細介紹串口USB線纜。
北京寰宇佳視技術有限責任公司
2021-08-23
鮮切水果加工復合保鮮劑應用技術
一、成果簡介 鮮切水果又稱最少加工果蔬或輕度加工水果等，既保持了水果原有的新鮮狀態，又經過加工使產品清潔衛生，滿足了人們追求天然、營養、新鮮、方便、快節奏的生活方式和消費時尚等方面的需求。但是與水果原材料不同，由于切分處理所造成的機械損傷會引發鮮切水果出現一系列生理生化變化，如褐變、變色、變味、衰老、過快軟化、切面發干、品質下降、風味喪失以及由于微生物侵染而導致變質，極大地制約了鮮切水果產業的發展。
中國農業大學
2021-04-14
水果、螃蟹流水線式視覺檢測與分級技術
針對高級水果、螃蟹，研發了機器視覺檢測技術，開發了品種識別、缺陷檢測、質量評估、分級等算法，研發了流水線式檢測分級系統，實現了水果、螃蟹的快速精確篩選、分級定價。對高級農產品、水產品實現了機器自主檢測、分級，提高了精確性，大幅節約人力成本。采用視覺技術可檢測水果、螃蟹品種、有無缺陷、色澤品類、重量，并實現自動分級，單個產品視覺系統檢測時間低于 0.5 秒。
揚州大學
2021-04-14
基于非均布并聯機構的水果采摘裝置
本發明公開了一種基于非均布并聯機構的水果采摘裝置。包括定平臺、四臺電機、四組控制臂、動平臺、末端采摘機構和控制系統；定平臺豎直放置，四臺電機均經各自的控制臂與位于定平臺前方的動平臺相連接，動平臺前部安裝有用于采摘水果的末端采摘機構，四臺電機和末端采摘機構均與控制系統連接。本發明可任意角度控制末端采摘機構對水果的位置定位，任意角度摘果，大大減小采摘機構的慣性和增加采摘機構的精確性；采摘時能減少水果損傷，具有靈活、精確、快速、低損傷的水果采摘優勢。
浙江大學
2021-04-13
一種基于混合差分的車流量檢測方法
本發明公開了一種基于混合差分的車流量檢測方法，其步驟包括采用攝像機采集道路交通視頻，經逐幀提取視頻中的圖像并進行預處理，獲得待檢測的包含道路和車輛信息的圖像f(x，y)，再在車流量檢測模塊中對圖像f(x，y)進行處理，識別出圖像中車輛信息并計數。本發明對車流量進行檢測的準確性好，獲得的正確率和漏檢率分別比背景差法提高和降低約3％，獲得的誤檢率比幀間差法低約18％。
西南交通大學
2016-10-20